书目详细信息
： 现代决策树模型及其编程实践:从传统决策树到深度决策树
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-70636-6:CNY129.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 现代决策树模型及其编程实践/.黄智濒编著 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2022.07 |
| 载体形态项： | xi, 423页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 智能科学与技术丛书 |
| 提要文摘： | 本书围绕现代决策树模型, 通过原理解析、应用示例和完整的代码实现详细讲解决策树算法, 既涵盖必要的公式推导, 又考虑具体的应用需求。书中讨论的主要算法和技术包括: CART、ID3和C4.5等经典决策树算法, 代价复杂度剪枝、错误率降低剪枝和悲观错误剪枝等决策树剪枝方法, 随机森林的构造和参数调优, 套袋法、梯度提升法和堆叠法等集成学习方法, XGBoost、LightBoost和CatBoost等主流并行决策树, 常见蚁群算法、蚁群决策树算法和自适应蚁群决策森林, 深度森林、深度神经决策树和深度神经决策森林等深度决策树算法。 |
| 并列题名： | Modern decision tree models and their programming practices eng |
| 题名主题： | 人工智能 研究 |
| 中图分类： | TP18 |
| 个人名称等同： | 黄智濒 编著 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20231028 |